【摘要】：大腦是人體存儲(chǔ)、處理、整合各種信號(hào)的中樞系統(tǒng),在腦科學(xué)的研究中,功能磁共振成像(functional Magnetic Resonance Imaging,fMRI)技術(shù)是研究人類(lèi)大腦認(rèn)知過(guò)程的有效手段,其不僅可以實(shí)現(xiàn)無(wú)創(chuàng)傷、精準(zhǔn)定位,并且具有分辨率高、可重復(fù)研究等優(yōu)點(diǎn)。通過(guò)fMRI技術(shù)可以采集到腦內(nèi)活動(dòng)的大量數(shù)據(jù),從這些數(shù)據(jù)中獲取有效信息并進(jìn)行有效識(shí)別是腦科學(xué)研究中的重要手段之一。論文從特征提取及分類(lèi)識(shí)別兩個(gè)角度出發(fā)對(duì)fMRI數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,敘述了fMRI數(shù)據(jù)特征以及分類(lèi)模型在腦認(rèn)知研究中的重要性,并對(duì)fMRI數(shù)據(jù)常用的特征提取方法、fMRI數(shù)據(jù)分類(lèi)的基本過(guò)程以及常用的分類(lèi)算法進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹。在快速獨(dú)立成分分析(Fast Independent Component Analysis,FastICA)基礎(chǔ)上,提出一種基于支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)的集成學(xué)習(xí)模型用于分析fMRI數(shù)據(jù)。論文的主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)針對(duì)fMRI數(shù)據(jù)的特征提取方法,實(shí)驗(yàn)采用基于logcosh、exp、cube這三種負(fù)熵逼近函數(shù)的FastICA算法進(jìn)行特征提取,將這三種函數(shù)下提取的成分因素分別作為SVM的輸入進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于logcosh負(fù)熵逼近函數(shù)的FastICA算法在fMRI數(shù)據(jù)的特征提取上具有一定的優(yōu)勢(shì)。(2)針對(duì)fMRI數(shù)據(jù)的高維問(wèn)題,利用SVM構(gòu)造集成分類(lèi)模型,并與基于logcosh負(fù)熵逼近函數(shù)的FastICA特征提取算法相結(jié)合,得到一種新的fMRI數(shù)據(jù)分析模型。將通過(guò)FastICA算法提取的特征輸入該集成分類(lèi)模型與SVM進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明集成分類(lèi)模型可以更好地捕捉特征所包含的有用信息從而對(duì)fMRI數(shù)據(jù)表現(xiàn)出較好的分類(lèi)性能,豐富了fMRI數(shù)據(jù)的分析方法。
【圖文】：

動(dòng)的醫(yī)學(xué)成像技術(shù)。它是磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging特殊應(yīng)用，它利用強(qiáng)磁場(chǎng)和無(wú)線電波產(chǎn)生器官、組織、骨骼和幾乎所圖像。MRI 掃描儀利用導(dǎo)線線圈通過(guò)電流產(chǎn)生磁場(chǎng)，掃描區(qū)原子內(nèi)的其他一些線圈發(fā)出無(wú)線電波脈沖，使質(zhì)子偏離排列，當(dāng)質(zhì)子恢復(fù)對(duì)齊電波，，可由掃描器記錄。fMRI 技術(shù)通過(guò)采集人腦的電磁信號(hào)，可以外界刺激時(shí)局部血流的變化情況，通過(guò)分析這些在神經(jīng)活動(dòng)狀態(tài)下的大腦的認(rèn)知狀態(tài)。人體中的其他器官一樣，需要穩(wěn)定地供應(yīng)氧氣來(lái)進(jìn)行新陳代謝。氧氣白分子提供，神經(jīng)活動(dòng)時(shí)需要消耗氧氣，因此大腦區(qū)域在激活時(shí)，血那之后，血液流量增加，給激活區(qū)域帶來(lái)更多的氧氣，這就補(bǔ)償了最在大約 6 秒后達(dá)到峰值，然后下降到刺激后的低谷，最后返回到基線活動(dòng)的這種變化過(guò)程稱(chēng)為血液動(dòng)力學(xué)反應(yīng)(Hemodynamic Response, HLD 血流動(dòng)力學(xué)響應(yīng)函數(shù)。

標(biāo)準(zhǔn)的 fMRI 實(shí)驗(yàn)為一個(gè)被試（可以是更多的受試者）被要求躺在軟墊上認(rèn)知任務(wù)或刺激[9]，比如記憶、按幾個(gè)按鈕、看圖片、看電影、聽(tīng)聲音等驗(yàn)的主要流程以及相關(guān)術(shù)語(yǔ)如圖 1-2 所示，在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中每個(gè)參與實(shí)驗(yàn)的次或者重復(fù)掃描[10]，掃描的速度很快（通常每?jī)傻饺胍淮危渲幸淮螛?gòu)成一個(gè) session，通過(guò)若干個(gè)時(shí)間段來(lái)劃分一個(gè) session 的時(shí)間序列，每構(gòu)成一個(gè)run，一個(gè)run又由若干個(gè)腦圖像組成，每個(gè)腦圖像又稱(chēng)為一個(gè)volfMRI 實(shí)驗(yàn)中需要對(duì)被試的全腦進(jìn)行分層掃描，掃描后每個(gè)腦圖像會(huì)得到許片，每一層時(shí)間切片稱(chēng)為一個(gè) slice，每層時(shí)間片由多個(gè)體素構(gòu)成，體素是圖像，是分析 fMRI 的基石，我們可以從體素中提取到關(guān)于大腦活動(dòng)強(qiáng)度體素都有一個(gè)對(duì)應(yīng)的空間位置，持續(xù)觀察這一體素可得到其活動(dòng)強(qiáng)度隨時(shí)，從而提取出關(guān)于時(shí)間的活動(dòng)強(qiáng)度信息，進(jìn)而關(guān)聯(lián)到每個(gè)被試的認(rèn)知狀態(tài)圖像信息。
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：R445.2;TP391.41

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本文編號(hào)：2601541